Abstrak — Dalam  berinvestasi,  tentunya  seorang  investor  tidak hanya  memikirkan  besarnya  return  saja  melainkan  juga  harus emikirkan  besar  risiko  yang  diterima.  Adanya  risiko  dalam berinvestasi  saham,  menuntut  investor  untuk    melakukan analisis  terhadap  berbagai  saham  sesuai  dengan  kondisi  terkini. Keberhasilan  investor  dalam  melakukan  investasi  ditentukan oleh  keahlian  investor  tersebut  dalam  mengestimasi  dan mengelola  risiko.  Salah  satu  cara  untuk  mengestimasi    risiko adalah dengan menggunakan Value at Risk (VaR). VaR memiliki hubungan  erat  dengan  model  ARCH-GARCH,  yang  sering digunakan  jika  terjadi  heteroskedastisitas  pada  data  log  return. Dari  analisis  data  log  return  yang  dilakukan,  model  mean  yang sesuai  untuk  saham  Bank  Central  Asia  Tbk  (BBCA)  adalah ARMA  ([3],[3,32])  dan  model  variannya  adalah  ARCH(1). Sedangkan  untuk  saham  Bank  Negara  Indonesia  Tbk  (BBNI) model  mean  yang  sesuai  adalah  ARMA  ([1],[28])  dan  model variannya  adalah  ARCH(3).  Perhitungan  estimasi  risiko  dengan menggunakan  simlasi  Monte  Carlo  pada  saham  BBCA menghasilkan  nilai  VaR  rata-rata  sebesar  Rp.  21.181.676,00 sedangkan untuk saham BBNI adalah Rp. 13.165.936,00.
Kata Kunci — ARCH-GARCH, ARMA, log return, VaR.

## I. PENDAHULUAN
ONDISI perekonomian suatu negara cenderung berfluktuasi  dari  tahun  ke  tahun.  Salah  satu  cara  yang dapat digunakan untuk mengetahui perkembangan perekonomian  suatu  negara  adalah  melihat  perkembangan pasar  modal  sebagai leading  indicator perekonomian  [1]. Adanya  pasar  modal  memberikan  sarana  alternatif  bagi masyarakat  maupun  perusahaan  untuk  menginvestasikan uangnya, dengan harapan mendapatkan keuntungan. Sehingga bisa digunakan sebagai pengembangan usaha atau penambahan modal kerja.
Dalam melakukan investasi, tentunya seorang investor akan memilih  menginvestasikan  dana  pada  perusahaan  yang memberikan  rasa  aman  pada  investasinya.  Pada  tingkat keamanan  tersebut,  seorang  investor  memiliki  ekspektasi pengembalian  ( return )  yang  sebesar-besarnya  pada  tingkat risiko  tertentu.  Risiko  adalah  besarnya  penyimpangan  antara tingkat  pengembalian  yang  diharapkan  ( expected  return ) dengan  tingkat  pengembalian  aktual  ( actual  return ).  Saham memiliki  karakteristik high  risk-high  return yang  artinya saham  merupakan  surat  berharga  yang  memberikan  peluang keuntungan yang tinggi namun juga memiliki resiko tinggi.
Oleh  sebab  itu,  perlu  adanya  alat  ukur  tingkat  resiko  agar investor aman dalam berinvestasi dan terhindar dari  kerugian. Sejak  pengenalannya  pada  tahun  1994  oleh  J.P.  Morgan
Riskmetrics,  Metode VaR  (Value  at  Risk) merupakan  metode yang  sangat  popular  dan  cukup  baik  untuk  digunakan  karena kesederhanaan  dan  kemampuan  implementasinya  dalam berbagai metodologi statistika [2].
Sektor  keuangan  adalah  salah  satu  sektor  perusahaan  yang ikut berperan aktif dalam pasar modal, karena sektor keuangan merupakan  penunjang  sektor  rill  dalam  perekonomian Indonesia.  Sekitar  87,1%  dari  total  aset  industri  keuangan dikuasai  oleh  perbankan,  jika  terjadi  krisis  pada  sektor perbankan  maka  akan  terjadi  krisis  di  sektor  keuangan. Subsektor  perbankan  merupakan  perusahaan  yang  saat  ini banyak diminati para investor, karena return atas saham yang akan diperoleh menjanjikan [3].
Pada  penelitian  sebelumnya,  dibahas  mengenai  model ARCH-GARCH yang digunakan untuk menganalisis volatilitas  saham bluechips oleh  Sholichah . Model  ARCH- GARCH  tersebut  kemudian  digunakan  dalam  menghitung nilai  Value  at  Risk  (VaR)  sehingga  diperoleh  nilai  kerugian minimal saat berinvestasi pada saham tersebut [4]. Sedangkan pada penelitian  yang dilakukan oleh Nurhidayah, perhitungan VaR  dilakukan  dengan  menggunakan  simulasi  monte  carlo pada model GARCH- mean [5].
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  perhitungan  estimasi  risiko dengan  menggunakan  metode  ARCH-GARCH  pada  data saham  sektor  keuangan.  Selain  itu  digunakan  simulasi  monte carlo  untuk  mendapatkan  hasil  estimasi  risiko  yang  lebih akurat .

## II. DASAR TEORI

## A. Return Saham
Jika adalah  nilai  saham  pada  periode  ke-t  dan − adalah nilai saham pada periode ke-t-1, maka didefinisikan sebagai berikut [6]:
= 𝑛 𝑃𝑡 𝑃𝑡− = 𝑛[ ] − 𝑛[ − ] (1)

## B. Identifikasi model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average)
Dasar  pemikiran time  series adalah  pengamatan  sekarang tergantung pada 1 atau beberapa pengamatan sebelumnya
+ .  Model time  series dibuat  karena  secara  statistik  ada korelasi antar deret pengamatan [7]. Model-model time series:
1. Autoregressive Model (AR) Bentuk  umum  model autoregressive dengan  orde p  ( AR ( p )) adalah: =   ∅ − + ∅ − + ⋯ + ∅ − +
(2)

## Estimasi Risiko Investasi Saham di Sektor Keuangan Menggunakan Metode ARCH-GARCH
Ayu Enitasari Aprilia, Soehardjoepri, dan Farida Agustini Widjajati Departemen Matematika, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : agustini.farida54@gmail.com
K
dengan: ∅  , ∅ , … , ∅ : parameter-parameter autoregressive
: nilai kesalahan pada waktu ke-t
2. Moving Average Model (MA)
Bentuk umum model moving average orde q (MA ( q )) adalah:
= − 𝜃 − − 𝜃 − − ⋯ − 𝜃 − (3)
dengan:
𝜃  , 𝜃  , … . . 𝜃 : parameter-parameter moving average
− : nilai kesalahan pada saat t-q
3. Proses ARMA
Secara umum model ARMA (p,q) adalah:
= ∅ − + ⋯ + ∅ − + − 𝜃 − − ⋯ − 𝜃 − (4)
4. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
Proses ARIMA (p,d,q) berarti suatu runtun waktu non stasioner  yang  setelah  diambil  selisih  dari  lag  tertentu atau  dilakukan  differencing  menjadi  stasioner  yang mempunyai  model  AR  derajat  p  dan  MA  derajat  q. Model ARIMA (p,d,q) dinyatakan dalam rumus sebagai berikut :
𝐵 − 𝐵 = + 𝐵 (5) dengan,
𝐵 = − 𝐵 − ⋯ − 𝐵 ,  merupakan  operator  AR yang stasioner,
𝐵 = − 𝐵 − ⋯ − 𝐵 ,  merupakan  operator  MA  yang stasioner.
Untuk  pendugaan  model  ARMA,  data  yang  digunakan harus stasioner dalam mean maupun dalam  varians. Lalu  plot ACF  dan  PACF  dilakukan  untuk  pendugaan  orde  model ARIMA,  untuk  estimasi  parameter  digunakan  metode Least square .  Setelah  didapatkan  nilai  estimasi  parameter  dari persamaan model ARIMA ( p,d,q ), langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian signifikansi parameter dengan menggunakan Uji-t.
Hipotesis: 𝐻 : estimasi parameter = 0 𝐻 : estimasi parameter ≠ 0 Statistik uji:
ℎ 𝑔 =
𝑎   𝑎 𝑎 . 𝑎   𝑎 𝑎 , . 𝑣 ≠ (6)
Kriterian pengujian: dengan  menggunakan = . ,  jika | ℎ 𝑔 | > 𝛼, − − , maka 𝐻 ditolak artinya parameter model signifikan. Selain uji signifikan  parameter  model,  dilakukan  juga  uji  diagnostik residual  bersifat white  noise dan  berdistribusi  normal.  Uji white noise,
Hipotesis: 𝐻 ∶ 𝜌 = ⋯ = 𝜌 = 𝐻 ∶ minimal ada satu 𝜌 ≠ , dengan = , … , Statistik uji:
= 𝑛 𝑛 + ∑ 𝜌̂𝑘 − ,      𝑛 > = (7)
Kriterian pengujian: dengan  menggunakan = . ,  jika < 𝜒 𝛼; − − ,  maka 𝐻 diterima artinya residual white noise . Uji distribusi normal,
Hipotesis:
𝐻 : 𝐹 𝑥  = 𝐹 𝑥 untuk semua 𝑥 (berdistribusi normal) 𝐻 : 𝐹 𝑥 ≠ 𝐹 𝑥 untuk  beberapa 𝑥 (tidak  berdistribusi normal)
Statistik uji:
𝐷 = max  | 𝑥 − 𝐹 𝑥 | (8)
Kriteria pengujian: dengan  menggunakan = . ,  jika 𝐷 < 𝐷 𝛼, ,  maka 𝐻 diterima artinya residual model berdistribusi normal.
Untuk  pemilihan  model  terbaik,  dipilih  berdasarkan  model yang memiliki nilai AIC dan SIC terkecil.

## C. Model ARCH, GARCH,
Secara umum, model ARCH, dan GARCH, Model ARCH, dengan orde- 𝜎 = + 𝜀 − + ⋯ + 𝜀 − (9) Model GARCH, dengan orde- ,
𝜎 = + 𝜀 − + ⋯ + 𝜀 − + 𝜎̂ − + ⋯ + 𝜎̂ − (10) Sebelum  menentukan  model  ARCH  dan  GARCH  terlebih dahulu  dilakukan  uji  adanya  unsur  heterokedastisitas  pada residual dari  model ARIMA terbaik, menggunakan uji Ljung- Box . Hipotesis: 𝐻 : Tidak terdapat unsur ARCH-GARCH 𝐻 : Terdapat unsur ARCH-GARCH
Statistik uji:
𝐿𝐵 = 𝑛 𝑛 + ∑ 𝜌𝑘 − = (10)
Kriterian pengujian:
dengan  menggunakan = . ,  jika 𝐿𝐵 > 𝜒 , − − maka 𝐻 ditolak yang artinya ada unsur ARCH-GARCH [10]. Jika  terdapat  unsur  heterokedastisitas,  maka  dilakukan  plot ACF dari residual kuadrat untuk menentukan orde dari model ARCH  dan  GARCH.  Untuk  estimasi  parameter  digunakan metode Maksimum  Likelihood .  Uji  signifikansi  parameter model menggunakan uji-t dengan,
Hipotesis:
𝐻 : estimasi parameter = 0 𝐻 : estimasi parameter ≠ 0
Statistik uji:
ℎ 𝑔 = 𝑎   𝑎 𝑎 . 𝑎   𝑎 𝑎 , . 𝑣 ≠ (11)
Kriteria pengujian:
dengan  menggunakan = . ,  jika | ℎ 𝑔 | > 𝛼, − − , maka 𝐻 ditolak  artinya  parameter  model  signifikan.  Untuk pemilihan  model  terbaik  dilihat  dari  model  yang  memiliki nilai AIC-SIC yang terkecil.

## D. Value at Risk (VaR)
VaR  adalah  estimasi  kerugian  maksimum  yang  mungkin dialami  dalam  rentang  waktu  periode  tertentu  dengan  tingkat kepercayaan  tertentu  ( a  given  level  of  confidence ).  VaR biasanya  ditulis  dalam  bentuk  VaR( atau  VaR( , yang menunjukkan  bahwa  VaR  bergantung  pada  nilai dan  . Estimasi Var pada waktu   hari adalah :
−𝛼 =
∗ √ ∗ (12)

## E. Simulasi Monte Carlo
Penggunaan  simulasi  Monte  Carlo  untuk  mengestimasi risiko telah diperkenalkan oleh Boyle pada tahun 1977. Dalam menghitung  nilai  VaR  baik  pada  aset  tunggal  maupun portofolio,  simulasi  Monte  Carlo  mempunyai  beberapa  jenis algoritma.  Namun  pada  intinya  adalah  melakukan  simulasi dengan  membangkitkan  bilangan  random  berdasarkan karakteristik  dari  data  yang  akan  dibangkitkan,  kemudian digunakan dalam perhitungan VaR.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  tugas  akhir  ini  adalah  data harga  saham  penutupan  dari  dua  perusahaan  yang  termasuk dalam sektor keuangan khususnya sub sektor perbankan, yaitu Bank  Central  Asia  Tbk  dan  Bank  Negara  Indonesia  Tbk. Periode  yang  diambil  yakni  mulai  1  Januari  2015  hingga  28 Februari 2017.
Langkah pertama adalah plot time series dari data log return saham  kedua  perusahaan  tersebut,  lalu  uji  stasioneritas.  Data yang  telah  stasioner  dibuat  plot  ACF  dan  PACF  untuk menetukan orde dari model ARMA. Setelah diperoleh dugaan model,  dilakukan  uji  signifikansi,  uji  residual  bersifat white noise dan  berdistribusi  normal.  Untuk  pemilihan  model terbaik, dipilih berdasarkan nilai AIC-SBC terkecil.
Setelah  mendapatkan  model  ARMA  terbaik,  dilakukan  uji adanya  pengaruh  heterokedastisitas  pada  residual  model tersebut,  jika  terdapat  adanya  unsur  heterokedastisitas  maka layak  dilakukan  pemodelan  ARCH  dan  GARCH.  Penentuan orde  model  ARCH,  berdasarkan  plot  PACF  dari  residual kuadrat,  lalu  dilakukan  uji  signifikansi,  dan  penentuan  model terbaik didasarkan pada nilai AIC-SIC yang terkecil.
Setelah  mendapatkan  model  ARMA  dan  ARCH-GARCH, dilakukan perhitungan estimasi resiko dengan metode Value at Risk dan simulasi monte carlo.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  observasi  pada  subbab  ini  adalah  harga  saham penutupan  harian  dari Bank  Central  Asia  Tbk  dan  Bank Negara Indonesia Tbk. pada periode mulai 1 Januari 2015 - 28  Februari  2017.  Karakteristik  data  yang  dianalisis merupakan data log return (Continously Compounded Return) harga saham penutupan.

## A. Pemodelan ARMA
Langkah awal untuk menentukan model ARMA adalah plot grafik  dari  data  penutupan  saham  dan  data  log return perusahaan.
(a)                                             (b) Gambar 1. Plot Time series data log return saham (a) BBCA (b) BBNI.
(a)                                          (b) Gambar 2. Plot Box-Cox data log return saham (a) BBCA (b) BBNI
Gambar  1  dan  Gambar  2  menunjukkan  bahwa  grafik  log return saham telah stasioner dalam mean dan varian. Langkah selanjutnya  adalah  plot  ACF  dan  PACF  untuk  menentukan orde  dari  model  ARMA.  Plot  ACF  dan  PACF  akan menunjukkan  lag  yang  signifikan  (keluar  batas).  Dari  data BBCA  lag  yang  keluar  batas  ada  pada  plot  ACF  lag  ke-3,5, dan  32  dan  pada  plot  PACF    lag  ke-3,5,  dan  59,  sehingga dugaan modelnya adalah ARMA([5,59],[3,4,32]),
ARMA([3],0),  ARMA([3],[32]),  ARMA([3],[3,32]),      dan ARMA([5],[32]). Setelah didapatkan dugaan model selanjutnya dilakukan uji signifikansi, uji residual white noise , dan  uji  residual  berdistribusi  normal.  Model  terbaik  dipilih berdasarkan  nilai  AIC-SIC  yang  terkecil.  Langkah  yang disama digunakan untuk pendugaan model pada saham BBNI. Tabel  1  menunjukkan  hasil  model  ARMA  terbaik  dari  kedua perusahaan tersebut.
(a)                                          (a)
(b)                                          (b) Gambar 3. Plot ACF dan PACF data log return saham (a) BBCA (b) BBNI.
Setelah  dilakukan  pengujian  signifikansi,  model  ARMA yang  memenuhi  untuk  BBCA  adalah  ARMA([3],[3,32])  dan untuk BBNI adalah ARMA([1],[28])
Tabel 1. Uji Signifikansi model ARMA Saham Model Parameter Koefisien BBCA ARMA ([3],[3,32]) C 0.200275 ∅ 0.513985 𝜃 -0.616391 𝜃 -0.115608 BBNI ARMA ([1],[28]) C 0.100113 ∅ 0.103302 𝜃 8 0.101932
Masing-masing model juga telah memenuhi asumsi residual white noise, untuk  memilih  model terbaik dipilih berdasarkan nilai AIC-SIC yang terkecil.
Tabel 2. Uji residual white noise Model ARMA Terbaik Lag BBCA BBNI Q-Stat 𝜒 . 5; − − Q-Stat 𝜒 . 5; − − 6 6.9764 7.81 5.3891 9.49 12 12.386 16.92 7.9826 18.31 Tabel 3. Model ARMA Terbaik Saham Model AIC SIC BBCA ARMA([3],[3,32]) -5.80993 -5.77749 BBNI ARMA([1],[28]) -5.02110 -4.99685
Pemodelan ARMA untuk Bank Central Asia Tbk. (BBCA) adalah model ARMA ([3],[3,32]) =   . + . − + − − . − − − . − (1)
Pemodelan  ARMA  untuk  Bank  Negara  Indonesia  Tbk. (BBNI) adalah model ARMA ([1],[28]) = . + . − + − .

## − 8

## (2)

## B. Pemodelan ARCH-GARCH
Sebelum  pemodelan  ARCH-GARCH,  terlebih  dahulu dilakukan  uji  adanya  unsur  heterokedastisitas  pada  residual kuadrat model ARIMA terbaik.
Tabel 4. Uji adanya unsur heterokedastisitas Lag BBCA BBNI Q-Stat 𝜒 . 5; − − Q-Stat 𝜒 . 5; − − 6 78.670 7.811 26.186 9.49 12 90.923 16.92 56.122 18.31 18 97.663 25.00 75.341 26.30 24 114.12 31.41 84.306 33.92 Karena  nilai − >
. 5; − − sehingga  dapat  diartikan terdapat  unsur  heterokedastisitas  sehingga  data  layak  untuk dilakukan pemodelan  ARCH-GARCH. Selanjutnya dilakukan plot  PACF  untuk  menentukan  orde  dari  model  ARCH- GARCH.

## (a)                                          (b)
Gambar 4. Plot PACF residual kuadrat (a) BBCA (b) BBNI.
Berdasarkan plot PACF residual  kuadrat dari  Bank Central Asia Tbk lag yang keluar batas adalah pada lag ke-5 sehingga
model  yang  memungkinkan  adalah  ARCH(5),  ARCH  (1), GARCH  (1,1)  atau  GARCH(5,5)  sedangkan  untuk  BBNI model  yang  memungkinkan  adalah  ARCH(3),  ARCH(1), GARCH  (1,1)  atau  GARCH(3,3).  Dugaan  model  ini  akan diestimasi  parameter  dan  signifikansinya  agar  didapatkan model yang terbaik.
Sehingga  didapatkan  untuk  BBCA  adalah  model mean ARMA([3],[3,32]) dan model variannya  ARCH(1) sedangkan untuk  BBNI  adalah  model mean ARMA([1],[28])  dan  model variannya ARCH(3).
Tabel 5. Estimasi model ARCH-GARCH, Terbaik Saham Model Parameter Koefisien BBCA ARMA ([3],[3,32]) C 0.200392 ∅ 0.465777 𝜃 -0.517608 𝜃 -0.139383 ARCH(1) 0.000113 0.351759
BBNI ARMA ([1],[28]) C 0.100821 ∅ 0.096655 𝜃 8 0.075825 ARCH(3) 0.000235 0.153624 0.140282 0.111070
Model mean dan varian yang sesuai untuk Bank Central Asia
Tbk adalah model ARMA ([3],[3,32]) dan ARCH(1) = . + . − − − . − − − . − 𝜎 = , + . 𝜀 − (3)
Model mean dan  varian  yang  sesuai  untuk  Bank  Negara Indonesia Tbk adalah model ARMA ([1],[28]) dan ARCH(3) = . + . − − − . − 8 𝜎 = . + . 𝜀 − + . 𝜀 − + . 𝜀 − (4)

## C. Perhitungan VaR (Value at Risk)
Setelah  didapatkan  model mean dan  varian  untuk masing-masing saham, dilakukan estimasi risiko menggunakan Value at Risk 1. Bank Central Asia Tbk Berdasarkan persamaan  model mean dan persamaan varian BBCA,  selanjutnya  akan  dihitung  estimasi  risiko  dengan simulasi monte carlo.
Perhitungan  estimasi  risiko  dengan  menggunakan  simulasi monte  carlo  pada  saham  Bank  Central  Asia  mengahasilkan rata-rata  nilai  VaR  sebesar  Rp  21.181.676,00.  Hal  ini  dapat diartikan  dengan  tingkat  keyakinan  95%  bahwa  kerugian maksimum  yang  mungkin  akan  diterima  investor  dari  dana yang  telah  diinvestasikan  sebesar  Rp  100.000.000,  adalah  Rp 21.181.676,00. dalam jangka waktu 24 jam kedepan. 2. Bank Negara Indonesia Tbk. Berdasarkan  persamaan  model mean dan  persamaan  varian BBNI,  selanjutnya  akan  dihitung  estimasi  risiko  dengan simulasi monte carlo.
Perhitungan  estimasi  risiko  dengan  menggunakan  simulasi monte  carlo  pada  saham  Bank  Negara  Indonesia  Tbk mengahasilkan  rata-rata  nilai  VaR  sebesar  Rp  13.165.936,00. Hal  ini  dapat  diartikan  dengan  tingkat  keyakinan  95%  bahwa
kerugian maksimum yang mungkin akan diterima investor dari dana  yang  telah  diinvestasikan  sebesar  Rp  100.000.000, adalah Rp 13.165.936,00 dalam jangka waktu 24 jam kedepan.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisa  data  log return pada  harga saham  dari  Bank  Central  Asia  Tbk.  dan  Bank  Negara Indonesia Tbk. dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Pada saham Bank Central Asia Tbk didaptkan model mean yang  memenuhi  adalah  ARIMA  ([3],[3,32])  dan  model varian yang memenuhi ARCH(1), bentuk modelnya adalah
= . + . − − − . − − − . − 𝜎 = , + . 𝜀 − (1) Pada saham Bank Negara Indonesia Tbk didaptkan  model mean yang memenuhi adalah ARIMA ([1],[28]) dan model varian yang memenuhi ARCH(3), bentuk modelnya adalah
= . + . − − − . − 8 𝜎 = . + . 𝜀 − + . 𝜀 − + .
𝜀 − (2)
2. Estimasi  resiko  yang  didapatkan  jika  menginvestasikan dana  sebesar  Rp.  100.000.000  dengan = % ,  untuk
Bank  Central  Asia  adalah  Rp  21.181.676,00  ini  berarti kemungkinan  kerugian  maksimum  yang  diterima  investor dari  dana  yang  diinvestasikan  sebesar  Rp  21.181.676,00 dalam  24  jam  kedepan,  sedangkan  untuk  kerugan maksimumb  saat  investasi  di  Bank  Negara  Indonesia  Tbk adalah Rp 13.165.936,00

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  Nastiti, “ Estimasi  Risiko  Investasi  Saham  Perusahaan  Sektor Telekomunikasi  di  Bursa  Efek  Indonesia  Menggunakan  Metode Conditional Value at Risk dan Value at Risk Dengan Pendekatan ARMA- GARCH dan Extreme Value Theory, ” Surabaya, 2016.
[2]  H.  Situngkir, “ Value  at  Risk  yang  memperhatikan  sifat  Statistika Distribusi return, ” Bandung.
[3]  N.  W.  Liyandani  and  S.  Dewi, “ Dampak  Struktur  Modal  dan  Inflasi Terhadap  Profitabilitas  dan  Return  Saham  Perusahaan  Keuangan  Sektor Perbankan, ” Bali, 2016. [4]  I.  Sholichah, “ Analisis  Volatilitas  dan  Value  at  Risk  Pada  Saham Bluechips, ” Surabaya, 2014.
[5]  A.  R.  Nurhidayah, “ Simulasi  Monte  Carlo  Untuk  Perhitungan  Value  at Risk Pada Model GARCH-mean, ” Malang, 2016.
[6]  E.  Tandelilin, “ Analisis  Investasi  dan  Managemen  Portofolio, ” Yogyakarta, 2001.
[7]  W.  W.  S.  Wei, Time  Series  Analysis  Univariate  and  Multivariate Methods . Pearson Education, Inc, 2006.